О курсе
Обсудите жизненный цикл и различные типы приложений в науке о данных. Тем более что машинное обучение и оно типизировано.
Как работает жизненный цикл машинного обучения. Практический опыт работы с набором данных в реальном времени по самому популярному алгоритму логистики и множественной линейной регрессии. Различные методы проверки оценки модели.
Цель курса
Что такое наука о данных и ее различные приложения
Что такое машинное обучение и его виды
Практический опыт работы с реальными наборами данных с использованием алгоритмов регрессии.
Как оценить производительность вашей модели
Кто целевая аудитория?
Тем, кто интересуется наукой о данных и машинным обучением.
Учащиеся с базовыми знаниями математики
Студенты с базовыми знаниями в области науки о данных и машинного обучения
Любые студенты колледжа, которые хотят начать карьеру в области науки о данных.
Любые аналитики данных, которые хотят повысить свой уровень в области машинного обучения.
Любые люди, которые не удовлетворены своей работой и хотят стать Data Scientist.
Любые люди, которые хотят создать дополнительную ценность для своего бизнеса, используя мощные инструменты машинного обучения.
Начинающий и средний
Базовые знания:
Предварительные знания Python не требуются
